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公开(公告)号：CN119090774A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310629198.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种由电子设备执行的方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及计算机视觉、图像处理、人工智能等领域，同时，上述由电子设备执行的方法可以使用人工智能模型来执行。该方法通过获取第一图像；确定第一图像的恢复风格信息；基于恢复风格信息，使用AI网络，对第一图像进行恢复处理，得到恢复图像，达到增强图像质量的目的。
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公开(公告)号：CN116883797A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210316534.X
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/80 , H04N13/239 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法及相关设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取双目视觉图像中第一视图的第一特征信息；融合第一特征信息与第二特征信息，得到更新后的第一特征信息；其中，第二特征信息为从双目视觉图像的第二视图中获取的特征信息；针对更新后的第一特征信息进行图像重建。本申请的实施在获取双目视觉图像中的单图特征信息时，还融合处理双目视觉图像中两个视图的特征信息，可以有效利用不同视角的图像进行信息互补，提高图像处理的性能。同时，由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN116452416A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210022032.6
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：确定待处理图像中像素点分别对应的颜色值和纹理值；对特征图进行插值，得到处理后的图像，特征图是基于像素点分别对应的颜色值和纹理值得到的。本申请实施例通过解耦像素点的颜色信息与纹理信息，能够有效使用解耦后的颜色信息与纹理信息来处理图像，避免了其它颜色通道的颜色信息的干扰，从而能够更加准确地预测出处理后的图像的真实纹理，提升成像质量。同时，由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN115082705A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110281512.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例涉及AI技术领域，提供了一种基于学习算法的特征提取技术及电子设备。该电子设备在获得信息的第一特征图之后，根据第一特征图获得信息的第二特征图，然后，基于第二特征图执行特征提取。其中，第二特征图中突出第一特征图中部分特征点的特征，以更明确的体现信息中部分内容的特征。该部分特征可以是第一特征图中与参考特征点的相似度相对较大的特征点。可见，采用本实现方式，学习算法能够基于特征点之间的相似度，获得更能体现待处理信息特征的特征点，从而能够关联特征提取运算与待处理信息的内容，这样不仅能够减少特征提取过程中的计算量，降低资源开销，而且能够优化信息处理的效果。
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公开(公告)号：CN111950575A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910410447.9
申请日：2019-05-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提供一种用于跌倒检测的设备及其方法。用于跌倒检测的设备包括：特征提取器，被配置为基于用户的加速度数据来提取特征向量；以及分类器，被配置为根据提取的特征向量来确定用户是否跌倒。通过本公开的设备和方法，提高了对用户在不同方向、不同时刻发生的跌倒行为的检测率，并且能够对实际生活中的多种场景下的非跌倒行为进行准确判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110738316B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201810804319.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06N3/063 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于神经网络的操作方法、装置及电子设备。该方法包括：确定神经网络处理器的带宽信息；根据所述带宽信息，确定相应的调度策略；根据所述调度策略，控制存储器以及处理引擎单元阵列执行相应操作。本申请的神经网络处理器通过充分结合带宽的情况来对控制存储器以及处理引擎单元阵列进行调度以执行相应操作，能够提高神经网络处理器的处理速度，降低功耗。
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公开(公告)号：CN116051385A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111260449.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T5/00
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述图像处理方法包括：获取输入图像；检测输入图像中的目标区域；处理所述目标区域，其中，所述处理所述目标区域包括：获得所述目标区域的特征图，在特征空间中对所述特征图中的特征图块进行重新排列，基于重新排列后的特征图块以及所述特征图获得对所述目标区域进行处理后的输出图像。由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN114596349A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011440325.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了一种深度估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方案进行深度估计的相关步骤可以采用人工智能模块进行处理，该方案通过将待处理图像映射到预设平面获取待处理图像各像素点在预设成像平面上的位置信息，并在深度估计过程中使用待处理图像中各像素点在预设成像平面上的位置信息，消除了相机参数对深度估计范围的影响，使得同一个网络模型可以对不同相机参数对应的待处理图像进行深度估计，在保证宽范围深度估计的同时，节省了计算资源和存储空间。
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公开(公告)号：CN110555800A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811049734.3
申请日：2018-09-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T3/40
Abstract: 本公开提出了一种图像处理装置及方法，所述图像处理方法包括：获取输入图像；将所述输入图像或所述输入图像的特征图转换成多个目标输入图像或目标特征图，其中，各目标输入图像或目标特征图的分辨率小于所述输入图像或所述输入图像的特征图的分辨率，且各目标输入图像或目标特征图中相同位置的像素在所述输入图像或所述输入图像的特征图中是邻域关系；以及通过卷积神经网络中的一个或多个卷积块，对多个目标输入图像或目标特征图中的至少部分目标输入图像或目标特征图进行处理；以及提升所述卷积神经网络中的一个或多个卷积块的输出的特征图的分辨率。本公开图像处理装置及方法，实现了对目标卷积神经网络的速度提升，节约了大量的数据内存。
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公开(公告)号：CN120045252A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311585420.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06F9/451 , G06F3/04815
Abstract: 本公开实施例提供了一种电子设备及其执行的方法以及计算机可读存储介质，涉及人工智能领域。一种由电子设备执行的方法，包括：获取第一图像的图像亮度信息和第一图像对应的拍摄场景的场景亮度信息；基于所述图像亮度信息和所述场景亮度信息，对所述第一图像执行亮度调整。可选地，所述方法可以使用人工智能模型来执行。
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